2024腾讯AngelPTM大模型训练框架优化与实践支撑混元大模型训练的训练框架

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今天分享的是：2024腾讯AngelPTM大模型训练框架优化与实践支撑混元大模型训练的训练框架-薛金宝

报告共计：25页

该报告介绍了腾讯AngelPTM大模型训练框架的优化与实践，主要内容包括：首先阐述大模型发展趋势，如参数规模指数级增长、模态变化多样、MOE及更长Context Window应用等，同时面临显存需求大、网络通信量大、算力规模大等训练挑战。接着详细介绍AngelPTM框架，其突破低端卡限制，性能领先，产出混元万亿参数模型，训练和推理性能分别是业界开源框架的2.6倍和2.3倍，单个训练任务可突破万卡规模，GPU利用率高，成本下降。然后阐述框架的多项技术优化，如ZeROCache存储优化技术提升模型容量，多维并行加速训练效率，大规模计算通信流水线与低精度量化技术降低开销，MOE并行策略实现万亿MOE模型高效训练，Context并行实现大Context Window训练，负载均衡的流水并行与特定重计算，以及整体训练性能优势明显。最后介绍大规模训练面临的问题及优化成果，包括通信压力、故障频繁等挑战，通过通信拓扑感知、稳定性优化等措施，实现万卡加速比99%，任务稳定性99.5%，支撑腾讯混元及600 +个业务训练。

以下为报告节选内容

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